一种基于小波变换时频谱特征的2D-CNN网络尾流电磁场探测方法

本发明公开了一种基于小波变换时频谱特征的2D‑CNN网络尾流电磁场探测方法，所述方法包括：(一)通过水动力学和电磁学的多物理场耦合方法生成水下航行器尾流电磁场计算数据集、(二)通过小波变换提取尾流电磁场的时频谱特征、(三)开发基于2D‑CNN深度神经网络的尾流电磁场探测模型，利用小波变换后的数据对模型进行训练，用于尾流电磁场探测。本发明提出的基于小波变换时频谱特征的2D‑CNN网络尾流电磁场探测方法，可有效提升尾流电磁场的检测能力，为水下航行器尾流电磁场探测提供了新的技术手段，在海洋目标电磁场监测和预警领域具有良好的应用前景。